英国温室气体排放驱动因素的多维度解析：基于能源结构转型与技术创新视角的STIRPAT模型研究

本研究采用STIRPAT模型分析1990-2021年英国温室气体（GHG）排放驱动机制，揭示GDP增长（+0.28%）、人口扩张（+0.23%）和化石燃料消费（+0.72%）显著推高长期排放，而可再生能源（-0.39%）、核能（-0.28%）、能效提升（-0.38%）和技术创新（-0.48%）具有显著抑制作用。通过ARDL、FMOLS、DOLS和CCR多模型验证，为英国2050年净零目标提供数据驱动的政策路径。

　　

在全球气候变暖加剧的背景下，英国作为首个立法承诺2050年实现净零排放的大型经济体，其减排路径具有重要示范意义。然而，现有研究对英国温室气体（GHG）排放的驱动机制缺乏系统分析，特别是不同能源类型、技术创新与人口经济因素的动态交互影响尚未明确。这直接关系到英国能否在保持经济发展的同时，通过优化能源结构实现《气候变化法案》设定的减排目标。

研究人员采用改进的STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology）理论框架，构建包含GDP（Y）、人口（P）、化石燃料（F）、可再生能源（R）、核能（N）、能源效率（E）和技术创新（T）的七变量模型。通过1990-2021年世界银行发展指标（WDI）年度数据，运用自回归分布滞后（ARDL）模型分析短期和长期弹性系数，并采用完全修正最小二乘法（FMOLS）、动态最小二乘法（DOLS）和典型协整回归（CCR）进行稳健性检验。

关键技术方法包括：1）STIRPAT模型扩展以整合能源技术变量；2）ARDL边界检验确定协整关系；3）误差修正模型（ECM）分析短期动态；4）多重单位根检验（ADF/DF-GLS/P-P）验证数据平稳性；5）方差膨胀因子（VIF<10）排除多重共线性。

研究结果揭示：

1. 经济与人口压力：GDP每增长1%导致GHG排放短期增加0.11%（p<0.05）、长期增加0.28%（p<0.01），印证环境库兹涅茨曲线（EKC）在英国的阶段性特征。人口规模弹性系数达0.16%（短期）和0.23%（长期），反映高密度人口对能源需求的放大效应。

2. 能源结构转型：化石燃料消费展现最强正向影响（短期0.60%，长期0.72%），而可再生能源分别带来0.25%和0.39%的减排效果。核能表现突出，长期弹性系数-0.28%，验证其作为基荷电源的减碳价值。

3. 技术驱动减排：能源效率改进（LE）和技术创新（LT）分别贡献0.38%和0.48%的长期减排，显示智能电网和碳捕集（CCS）等技术创新的累积效应。误差修正项（ECT=-0.61）证实系统存在自纠正机制。

讨论部分强调三重政策启示：首先，英国需通过《能源法案2023》加速海上风电（目标50GW）和小型模块化反应堆（SMRs）部署，平衡能源安全与减排需求。其次，碳定价机制应覆盖交通（占排放25%）和工业领域，结合绿色债券引导资本流向低碳技术。最后，建立"能效创新中心"促进建筑改造（如热泵普及率需从当前8%提升至2035年90%），同步推动公众参与减排。

该研究突破在于首次量化核能在英国减排中的边际贡献，并揭示技术创新对减排效果的时滞特征——短期弹性（-0.29%）显著低于长期（-0.48%），暗示绿色研发投入需要持续政策护航。局限性在于未考虑极端天气等外生冲击，未来研究可结合面板数据比较G7国家转型路径差异。论文发表于《Intelligent Sports and Health》，为全球后巴黎时代气候治理提供微观实证基础。